python中rgb图像转换为hsi
时间: 2023-04-23 15:07:13 浏览: 166
RGB图像转换为HSI需要进行以下步骤:
1. 将RGB图像的三个通道分别归一化到[,1]范围内。
2. 计算HSI图像中的色相(H)、饱和度(S)和强度(I)。
3. 计算色相(H):H的取值范围为[,2π],计算公式为:
H = arccos(.5*((R-G)+(R-B))/sqrt((R-G)^2+(R-B)*(G-B)))
如果B>G,则H=2π-H。
4. 计算饱和度(S):S的取值范围为[,1],计算公式为:
S = 1-3*min(R,G,B)/(R+G+B)
5. 计算强度(I):I的取值范围为[,1],计算公式为:
I = (R+G+B)/3
6. 将HSI图像中的H、S、I三个通道分别归一化到[,255]范围内,即可得到最终的HSI图像。
以上就是Python中RGB图像转换为HSI的步骤。
相关问题
将RGB的图像转化为HSI图像 python代码
下面是一个简单的Python代码,将RGB图像转换为HSI图像:
```python
import numpy as np
import cv2
# 读取RGB图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 将图像转换为浮点类型
img_float = np.float32(img) / 255.0
# 分离通道
B, G, R = cv2.split(img_float)
# 计算亮度
I = (R + G + B) / 3.0
# 计算饱和度
S = 1 - np.minimum(np.minimum(R, G), B) / I
# 计算色相
theta = np.arccos(0.5 * ((R - G) + (R - B)) / np.sqrt((R - G) ** 2 + (R - B) * (G - B)))
H = theta.copy()
H[B > G] = 2 * np.pi - H[B > G]
H /= 2 * np.pi
# 将HSI图像转换为uint8类型
H = (H * 255).astype(np.uint8)
S = (S * 255).astype(np.uint8)
I = (I * 255).astype(np.uint8)
# 合并通道
hsi = cv2.merge([H, S, I])
# 显示结果
cv2.imshow('HSI', hsi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`input.jpg`是输入的RGB图像文件名,输出的HSI图像将被显示在窗口中。
使用python和opencv编程实现hsi转换为rgb空间
可以使用Python中的OpenCV库来实现HSI到RGB空间的转换。下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def hsi_to_rgb(hsi_img):
rows, cols, channels = hsi_img.shape
bgr_img = np.zeros((rows, cols, channels), dtype=np.float32)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
h, s, i = hsi_img[i, j]
h = h * 2 * np.pi
r, g, b = 0, 0, 0
if 0 <= h < 2 * np.pi / 3:
b = i * (1 - s)
r = i * (1 + s * np.cos(h) / np.cos(np.pi / 3 - h))
g = 3 * i - (r + b)
elif 2 * np.pi / 3 <= h < 4 * np.pi / 3:
h = h - 2 * np.pi / 3
r = i * (1 - s)
g = i * (1 + s * np.cos(h) / np.cos(np.pi / 3 - h))
b = 3 * i - (r + g)
elif 4 * np.pi / 3 <= h < 2 * np.pi:
h = h - 4 * np.pi / 3
g = i * (1 - s)
b = i * (1 + s * np.cos(h) / np.cos(np.pi / 3 - h))
r = 3 * i - (g + b)
bgr_img[i, j] = [b, g, r]
bgr_img = np.clip(bgr_img, 0, 1)
bgr_img = (bgr_img * 255).astype(np.uint8)
rgb_img = cv2.cvtColor(bgr_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
return rgb_img
hsi_img = cv2.imread("input_hsi.jpg").astype(np.float32) / 255.0
rgb_img = hsi_to_rgb(hsi_img)
cv2.imshow("RGB Image", rgb_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上面的代码实现了将一个HSI图像转换为RGB图像的功能。首先使用OpenCV库读入HSI图像,并将其转换为浮点数格式。然后遍历每个像素,将HSI颜色转换为RGB颜色,并将结果存储在BGR图像中。接着对BGR图像进行归一化和类型转换,最后使用OpenCV库将BGR图像转换为RGB图像。